Dónde se trabó un estudiante es una pregunta distinta de cuánto se atrasó
Es fácil notar cuando un estudiante se está atrasando, y ese hecho rara vez sirve por sí solo. Dos estudiantes con el mismo porcentaje de avance pueden tener necesidades bastante distintas. Uno dejó de asistir. El otro asiste a clase pero no logra pasar de una sola idea básica de la que dependen todas las tareas posteriores.
Para encontrar el punto de atasco, lees la secuencia, no todo el expediente, porque los intentos fallaron en órdenes distintos. Luego determinas si los fallos posteriores comparten las suposiciones de los anteriores.
Una brecha de prerrequisito pide material o una conversación para atenderla. Un patrón de desconexión pide contacto, y lo necesita rápido, porque el período en que el contacto es efectivo es corto.
El agent pasa el patrón y sus implicaciones al docente. El agent no genera un puntaje de riesgo, un ranking de cohorte ni un juicio sobre la capacidad o el potencial del estudiante. Una persona contacta al estudiante. El docente que lo conoce decide la intervención.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
Los prompt skills indican qué evaluaciones tienen peso de prerrequisito, cuáles son formativas y cómo se ve un patrón típico en el curso, porque la misma brecha es alarmante en la semana tres y ordinaria en la semana diez.
El system prompt impide cualquier evaluación de capacidades, cualquier predicción de resultados o cualquier ranking de un estudiante contra otro. Los hallazgos se refieren solo a la secuencia propia de este estudiante.
Cada hallazgo debe ofrecer una alternativa enunciada y la explicación más plausible, para que un docente que conoce la situación del estudiante pueda descartar la lectura con rapidez.
Un flujo Start Scheduled lee las entregas con un nodo HTTP Request, filtra a los estudiantes con ítems pendientes y pasa solo esos registros restantes al nodo Agent Chat.
El acceso queda acotado a cada estudiante y cada curso. El agent no lee datos de otro curso. Los registros de un año anterior quedan por completo fuera de alcance.
Notion sostiene la vista del docente. Un nodo Slack o Email es el único canal que la recibe. No se envía nada a un estudiante y no se ingresa nada en el expediente de un estudiante.
Cuando se usa una vista de cohorte aparte, los grupos más pequeños que el tamaño que declaraste se omiten, para que se puedan identificar problemas a nivel de curso sin hacer identificable a ninguna persona.
De qué está hecho este agent
- Prompt skills: qué evaluaciones tienen peso de prerrequisito y cuál es un patrón normal por semana.
- System prompt: sin juicio de capacidad, sin predicción y sin ranking entre estudiantes.
- System prompt: cada hallazgo enuncia la explicación ordinaria junto con la preocupante.
- HTTP Request (Util): lee entregas e intentos del sistema de aprendizaje.
- Agent Chat (Util): recibe solo registros de estudiantes con ítems pendientes, acotado por curso.
- Slack (Communication): entrega al docente. El agent nunca contacta a estudiantes.
- Cuando un ActionFlow basta: Si el trabajo es listar quién omitió qué esta semana, construye el flujo de trabajo. Esa lista atrapa la mayor parte de lo que importa a tiempo.
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